মাল্টি-টাইমফ্রেম মুভিং এভারেজ সিস্টেম ট্রেডিং স্ট্র্যাটেজি

লেখক:চাওঝাং, তারিখ: ২০২৩-১২-১২ ১৬ঃ০৭ঃ১৮
ট্যাগঃ

img

সারসংক্ষেপ

এই কৌশলটি একটি মাল্টি-টাইমফ্রেম চলমান গড় সিস্টেম গ্রহণ করে, আরএসআই এবং অন্যান্য প্রযুক্তিগত সূচকগুলির সাথে মিলিত, দীর্ঘ এবং সংক্ষিপ্ত অবস্থানের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় স্যুইচিং অর্জন করতে। কৌশলটির নাম হল মাল্টি-টাইমফ্রেম চলমান গড় সিস্টেম ট্রেডিং কৌশল। মূল ধারণাটি বিভিন্ন সময়ের মধ্যে মূল্যের প্রবণতা তুলনা করে আরও নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা।

নীতিমালা

এই কৌশলটির মূল সূচকগুলি হল চলমান গড় সিস্টেম। কৌশলটি 15 মিনিট, 30 মিনিট, 60 মিনিটের মতো বিভিন্ন সময়ের মধ্যে মূল্যের প্রবণতা গণনা করার জন্য JMA, TEMA, DEMA এর মতো একাধিক চলমান গড় সূচক ব্যবহার করে। উদাহরণস্বরূপ, 15 মিনিটের সময়সীমার মধ্যে JMA দ্বারা গণনা করা এমএ প্রবণতা সেই সময়সীমার মধ্যে মূল্য প্রবণতার বিচারকে উপস্থাপন করে। তারপরে কৌশলটি দীর্ঘ এবং স্বল্প প্রবণতার মধ্যে পার্থক্য সনাক্ত করতে বিভিন্ন সময়সীমার মধ্যে মূল্যের প্রবণতা তুলনা করে। যদি উল্লেখযোগ্য পার্থক্য সনাক্ত করা হয় তবে ট্রেডিং সংকেত উত্পন্ন হবে। এছাড়াও, কৌশলটি ট্রেডিং সংকেতগুলির নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করার জন্য আরএসআই এবং ওয়েভ ট্রেন্ডের মতো অন্যান্য সূচকগুলিও অন্তর্ভুক্ত করে।

বিশেষত, কৌশলটির প্রবণতা, প্রবণতা2 এবং প্রবণতা3 ভেরিয়েবলগুলি যথাক্রমে 15 মিনিট, 30 মিনিট এবং 60 মিনিটের সময়সীমার মূল্য প্রবণতা উপস্থাপন করে। যদি 15 মিনিটের মূল্য বিপরীত হয়, যখন 30 মিনিট এবং 60 মিনিট এখনও বিপরীত হয়নি, এটি স্বল্প এবং দীর্ঘ প্রবণতার মধ্যে একটি বিচ্যুতি হিসাবে বিচার করা হয়, তাই একটি ট্রেডিং সংকেত উত্পাদন করে। যদি সমস্ত সময়সীমার প্রবণতা ধারাবাহিক হয় তবে কোনও সংকেত উত্পন্ন হবে না।

একাধিক সময়সীমার মধ্যে সম্পর্ক তুলনা করে এবং কিছু মিথ্যা সংকেত ফিল্টার করে, আরো নির্ভরযোগ্য ট্রেডিং সংকেত তৈরি করা যেতে পারে এটি কৌশলটির মূল ধারণা।

সুবিধা বিশ্লেষণ

এই কৌশলটির প্রধান সুবিধাগুলো হল:

  1. মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ এবং মিথ্যা সংকেত ফিল্টারিংয়ের মাধ্যমে সংকেতের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করা;
  2. একক সূচক ব্যবহারের সমস্যা এড়াতে একাধিক সূচককে একত্রিত করে ব্যাপক মূল্যায়ন করা।
  3. ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ ছাড়া লং এবং শর্ট পজিশনের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় সুইচিং, অপারেশন অসুবিধা হ্রাস।

ঝুঁকি বিশ্লেষণ

এই কৌশলের সাথে কিছু ঝুঁকিও রয়েছেঃ

  1. মাল্টি-টাইমফ্রেম বিশ্লেষণ ট্রেড এন্ট্রি টাইমিং সম্পর্কে অনিশ্চয়তা সৃষ্টি করে যা সেরা এন্ট্রি মূল্যের অনুপস্থিতির কারণ হতে পারে;
  2. একাধিক সূচক একত্রিত করার সময় অনুপযুক্ত পরামিতি সেটিং ট্রেডিং সিগন্যালের গুণমানের অবনতি ঘটাতে পারে;
  3. স্বয়ংক্রিয় পজিশন স্যুইচিং অতিরিক্ত অপ্টিমাইজেশান এবং ব্যাকটেস্টের তুলনায় দুর্বল বাস্তব ট্রেডিং পারফরম্যান্সের ঝুঁকি।

আমরা উপরের ঝুঁকিগুলি হ্রাস করার জন্য নিম্নলিখিত ব্যবস্থা গ্রহণ করতে পারিঃ

  1. সময়মত প্রবেশের জন্য স্বল্পমেয়াদী সংকেত ক্যাপচার নিশ্চিত করার জন্য সময়সীমার পরামিতিগুলি সূক্ষ্মভাবে সামঞ্জস্য করুন;
  2. সূচক প্যারামিটারগুলিকে ক্রমাগত অপ্টিমাইজ করার জন্য ব্যাপক ব্যাকটেস্টিং;
  3. স্বয়ংক্রিয় সিস্টেমের মাধ্যমে অন্ধ ট্রেডিং রোধ করার জন্য বাস্তব ট্রেডিংয়ে যুক্তিসঙ্গত হস্তক্ষেপ।

অপ্টিমাইজেশান নির্দেশাবলী

এই কৌশল আরও উন্নত করার সুযোগ রয়েছেঃ

  1. মডেল প্রশিক্ষণের মাধ্যমে একাধিক সূচক জুড়ে পরামিতিগুলি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম চালু করা;
  2. বাস্তব ট্রেডিংয়ের পারফরম্যান্স উন্নত করার জন্য বাজারের অস্থিরতার স্তরের উপর ভিত্তি করে অভিযোজিত স্লিপিং সেটিংস যুক্ত করুন;
  3. দ্রুত প্রবণতা বিপরীত থেকে ক্ষতি এড়ানোর জন্য মূল্য-পরিমাণ নিশ্চিতকরণ প্রক্রিয়া অন্তর্ভুক্ত করুন।

সিদ্ধান্ত

এই কৌশলটি দীর্ঘমেয়াদী তুলনায় স্বল্পমেয়াদী সম্পর্কগুলি সনাক্ত করতে মাল্টি-টাইমফ্রেম মূল্য প্রবণতা তুলনা করে এবং একাধিক সূচক বিশ্লেষণের মাধ্যমে ট্রেডিং সংকেত তৈরি করে ভাল ব্যাকটেস্ট ফলাফলের সাথে লং এবং শর্টের মধ্যে স্বয়ংক্রিয় স্যুইচিং অর্জন করে। আমরা মেশিন লার্নিং, অভিযোজনশীল স্লিপ এবং ভলিউম নিশ্চিতকরণের মতো পদ্ধতির মাধ্যমে উন্নতির কিছু ক্ষেত্রও চিহ্নিত করেছি যাতে বাস্তব-ট্রেডিং কর্মক্ষমতা আরও উন্নত করা যায়।


/*backtest
start: 2023-11-11 00:00:00
end: 2023-12-11 00:00:00
period: 4h
basePeriod: 15m
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=2
strategy("Drexel Strategy", overlay=true )
Length1=7
Length2=9
Multiplier=input(1.5,"Multiplier")
jma(src,length) =>
    beta = 0.45*(length-1)/(0.45*(length-1)+2)
    alpha = beta
    tmp0 = (1-alpha)*src + alpha*nz(tmp0[1])
    tmp1 = (src - tmp0[0])*(1-beta) + beta*nz(tmp1[1])
    tmp2 = tmp0[0] + tmp1[0]
    tmp3 = (tmp2[0] - nz(tmp4[1]))*((1-alpha)*(1-alpha)) + (alpha*alpha)*nz(tmp3[1])
    tmp4 = nz(tmp4[1]) + tmp3[0]
    JMA = tmp4
    JMA
rsx(src,length) =>
    f90_ = (nz(f90_[1]) == 0.0) ? 1.0 : (nz(f88[1]) <= nz(f90_[1])) ? nz(f88[1])+1 : nz(f90_[1])+1
    f88 = (nz(f90_[1]) == 0.0) and (length-1 >= 5) ? length-1.0 : 5.0 
    f8 =  100.0*(src) 
    f18 = 3.0 / (length + 2.0) 
    f20 = 1.0 - f18 
    f10 = nz(f8[1])
    v8 = f8 - f10 
    f28 = f20 * nz(f28[1]) + f18 * v8 
    f30 = f18 * f28 + f20 * nz(f30[1])
    vC = f28 * 1.5 - f30 * 0.5 
    f38 = f20 * nz(f38[1]) + f18 * vC 
    f40 = f18 * f38 + f20 * nz(f40[1])
    v10 = f38 * 1.5 - f40 * 0.5 
    f48 = f20 * nz(f48[1]) + f18 * v10 
    f50 = f18 * f48 + f20 * nz(f50[1])
    v14 = f48 * 1.5 - f50 * 0.5 
    f58 = f20 * nz(f58[1]) + f18 * abs(v8) 
    f60 = f18 * f58 + f20 * nz(f60[1])
    v18 = f58 * 1.5 - f60 * 0.5
    f68 = f20 * nz(f68[1]) + f18 * v18 
    f70 = f18 * f68 + f20 * nz(f70[1])
    v1C = f68 * 1.5 - f70 * 0.5 
    f78 = f20 * nz(f78[1]) + f18 * v1C 
    f80 = f18 * f78 + f20 * nz(f80[1])
    v20 = f78 * 1.5 - f80 * 0.5
    f0 = ((f88 >= f90_) and (f8 != f10)) ? 1.0  : 0.0
    f90 = ((f88 == f90_) and (f0 == 0.0))  ? 0.0  : f90_
    v4_ = ((f88 < f90) and (v20 > 0.0000000001)) ? (v14 / v20 + 1.0) * 50.0 : 50.0
    rsx = ((v4_ > 100.0) ? 100.0 : (v4_ < 0.0) ? 0.0 : v4_)-50
    rsx
xPrice=open
emaA = ema(xPrice, Length2)  
Xprice = rsx(open,14)
XPrice = high, xprice = low
xe1 = jma(xPrice, Length1)
xe11 = jma(Xprice[1],Length1)
xe111 = jma(XPrice[1],Length1)
xe1111=jma(xprice[1],Length1)
xe2 = jma(xe1, Length1)
xe21 = jma(xe111, Length1)
xe3 = jma(xe2, Length1)
xe31 = jma(xe1111,Length2)
xe3a = jma(xe2,Length1)
xe4 = jma(xe3, Length1)
xe5 = jma(xe4, Length1)
xe6 = jma(xe5, Length1)
b = 0.7
c1 = -b*b*b
c2 = 3*b*b+3*b*b*b
c3 = -6*b*b-3*b-3*b*b*b
c3a = nz(c3a[1])
c4 = 1+3*b+b*b*b+3*b*b
TEMA = c1 * xe6 + c2 * xe5 + c3 * xe4 + c4 * xe3
DEMA = 2 * emaA - ema(emaA, Length2)
Length(mod)=>(mod*c3a)+Length2
Trend1=TEMA/DEMA
a=rsx(open,Length(2))
b1=rsx(open,Length(3))
c=rsx(open,Length(5))
d=rsx(open,Length(8))
e=rsx(open,Length(13))
f=rsx(open,Length(21))
g=rsx(open,Length(34))
h=rsx(open,Length(55))
i=rsx(open,Length(89))
j=rsx(open,Length(144))
trend1 = (((a-b1)+(c-d)+(e-f)+(g-h)+(i-j))/10)
trend = trend1>0?avg(a,b,c4,c2):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,24),jma(open,24),rsx(jma(open,24),24))
trend2 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?XPrice:avg(rsx(open,48),jma(open,48),rsx(jma(open,48),48))
trend3 = trend1>0?avg(d,e,c2,c1):trend1==0?xprice:avg(rsx(open,96),jma(open,96),rsx(jma(open,96),96))
bc=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend)
bc1=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend2)
bc2=request.security(syminfo.tickerid,'15',trend3)
bd=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend)
bd1=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend2)
bd2=request.security(syminfo.tickerid,'30',trend3)
be=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend)
be1=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend2)
be2=request.security(syminfo.tickerid,'60',trend3)
bf=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend)
bf1=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend2)
bf2=request.security(syminfo.tickerid,'120',trend3)
bg=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend)
bg1=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend2)
bg2=request.security(syminfo.tickerid,'240',trend3)
bh=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend)
bh1=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend2)
bh2=request.security(syminfo.tickerid,'D',trend3)
Trend=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh))
Trend11=((bc-bc1)+(bd-bd1)+(be-be1)+(bf-bf1)+(bg-bg1)+(bh1))
Trend33 = max(min(min(min(bc2,bd2),min(be2,bf2)),bg2),bh2)
AverageTrend=sma(Trend1,1000)
StdDev=Multiplier*stdev(Trend1,1000)
TopBand=AverageTrend+StdDev
BotBand=AverageTrend-StdDev
ap=open
n1=10
n2=21
esa1 = jma(ap, n1)
d1 = jma(abs(ap - esa1), n1)
x1 = trend3==Trend33
y1 = trend2==Trend11 
ci = (ap - esa1) / (0.015 * d1)
tci = jma(ci, n2)
wt1=tci
wt2=sma(wt1,4)
fast=jma(open,5)
slow=jma(open,13)
macd=fast-slow
signal=sma(macd,4)
WaveTrend1=wt1-wt2
JMACD1=macd-signal
rsi = (((rsi(open,6))-50)*3)
g1=rsi>Trend1 and WaveTrend1>Trend1 and JMACD1>Trend1
h1=g1?tci*c3a:nz(h[1])
strategy.entry("Long",true,when=x1)
strategy.close("Long",y1)
strategy.entry("Short",false,when=y1)
strategy.close("Short",x1)

আরো